[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},148,"blog","ua-povysenie-tocnosti-masinnogo-obuceniya-4-metoda","Підвищення точності машинного навчання: 4 методи","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/20-8-s-trusted-proxy-website-raising-accuracy-of-machine-learning-models-in-4-effective-methods-cover-df7e6366-e4da-42b0-b29b-57b268d23b4f.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/20-8-b-trusted-proxy-website-raising-accuracy-of-machine-learning-models-in-4-effective-methods-cover-e63c6852-a62f-4197-9adf-0b674e7908f6.webp","2024/05/23","2024/04/27","Як підвищити точність моделей машинного навчання з орендою проксі","4 методи збільшення точності ІІ-моделей: регуляризація, крос-валідація тощо. Роль оренди проксі екосистеми Dexodata у підвищенні якості машинного навчання.","купить серверные прокси, индивидуальные прокси, аренда прокси","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Зміст:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Методи підвищення точності алгоритмів машинного навчання\u003C/a>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Тонка налаштування гіперпараметрів\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Регуляризація L1 та L2\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Крос-валідація\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Підвищення якості даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Застосування моделей на основі штучного інтелекту — одна з \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/cto-takoe-veb-skreiping-v-2024-godu-mnenie-ekspertov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">головних тенденцій автоматизованого скрейпінгу 2024\u003C/a> року. Етичні індивідуальні проксі Dexodata розширили підтримку методів API та стороннього ПЗ, щоб відповідати зростаючим потребам збору публічно доступних даних. Dexodata допомагає компаніям у сферах електронної комерції, SEO, дослідження ринку та інших областях, орієнтованих на підвищення рентабельності інвестицій (ROI) та мінімізацію витрат. \u003C/p>\n\u003Cp>Витрати на створення моделей машинного навчання (machine learning, ML) залишаються високими. За прогнозами аналітиків, до \u003Ca href=\"https://omdia.tech.informa.com/OM029708/Generative-AI-Market-Landscape-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">2030 року витрати досягнуть 500 мільйонів доларів\u003C/a> на проект, що означає пятикратне збільшення поточних тарифів. Потреба в отриманні відомостей для навчальних баз даних також зросте, звідси прагнення ІІ-інженерів купити серверні проксі за ціною від $3,65 за 1 Гб.\u003C/p>\n\u003Cp>Підвищення точності ML-моделей — ще одна міра скорочення витрат, реалізована через ряд процедур.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Методи підвищення точності алгоритмів машинного навчання\u003C/h2>\n\u003Cp>Основна мета ІІ-алгоритмів — коректно розпізнавати текстові або візуальні об'єкти та класифікувати їх на тренувальному етапі. Потім штучний мозок використовує отримані знання на нових обсягах інформації. Слід розрізняти акуратність (Accuracy), \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/precision-and-recall\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">точність (Precision) та повноту (Recall)\u003C/a> ІІ-схеми.\u003C/p>\n\u003Cp>Оренда проксі з точністю геотаргетингу до міста та провайдера підвищує релевантність витягнутої інформації з інтернету. Після формування навчальних датасетів використовуються додаткові \u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>способи підвищення точності ML-моделей\u003C/strong>\u003C/span>:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Налаштування гіперпараметрів;\u003C/li>\n\u003Cli>Регуляризація L1 та L2;\u003C/li>\n\u003Cli>Крос-валідація;\u003C/li>\n\u003Cli>Підвищення якості даних.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Заключний пункт списку пов'язаний з застосуванням \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/cto-takoe-eticnye-proksi-saity-na-primere-ekosistemy-dexodata\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">етично організованих в екосистему індивідуальних проксі\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>1. Тонка налаштування гіперпараметрів\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Гіперпараметри (Hyperparameters) — це базові налаштування машинного навчання. Розробники задають їх безпосередньо, на відміну від змінних, які ІІ-система змінює сама: наприклад, коефіцієнтів. Налаштування включає в себе вибір найбільш підходящих гіперпараметрів та їх калібрування. Таким чином оптимізується продуктивність і підвищується точність виявлення об'єктів. \u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>Гіперпараметри включають\u003C/strong>\u003C/span>:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BC%D0%BF_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Темп навчання ІІ\u003C/a>, згідно з яким самоучений робот визначає інтенсивність тренування;\u003C/li>\n\u003Cli>Кількість і типи навчальних шарів — згорткових, пулінгових, повнозв'язних;\u003C/li>\n\u003Cli>Кількість дерев рішень (decision trees) та глибини техніки випадкового лісу (Random forest) для налаштування алгоритмів прийняття рішень;\u003C/li>\n\u003Cli>Інтенсивність регуляризації, тобто застосування обмежень типу та кількості функцій, які ІІ враховує під час роботи.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>Налаштування гіперпараметрів\u003C/strong>\u003C/span> відбувається з урахуванням інформації — внутрішньої або зібраної в інтернеті з орендою проксі — і передбачає:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Пошук по сітці (Grid search), коли інженери послідовно пробують комбінації налаштувань;\u003C/li>\n\u003Cli>Випадковий пошук (Random search), зі випадковим поєднанням характеристик.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Самонавчальні програми можуть діяти самостійно, підбираючи та змінюючи гіперпараметри на базі байєсівської оптимізації.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>2. Регуляризація L1 та L2\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Регуляризація L1 та L2 — це методи підтримання балансу через накладення обмежень:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>Регуляризація L1\u003C/strong>\u003C/span> (L1 regularization) спонукає комп'ютер, керований штучним інтелектом, зосередитися на найбільш репрезентативних функціях. Лінійна лассо-регресія (LASSO) додає штраф, заснований на абсолютних значеннях функцій об'єктів. Це допомагає ML-моделі балансувати між регулюванням моделі та складністю. Рішення \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/vybor-mezdu-rezidentnymi-i-datacentrovymi-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити серверні проксі або резидентні\u003C/a> в 2024 році аналогічно приймають з урахуванням балансу вартості та релевантності IP;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>Регуляризація L2\u003C/strong>\u003C/span> (L2 regularization) концентрується на атрибутах об'єктів і зберігає баланс між ними за допомогою гребеневої регресії (Ridge regression). Вона вводить штраф, заснований на піднесених до квадрат значеннях, щоб знизити кореляцію незалежних змінних одна з одною. Це дозволяє уникнути екстремальних значень функції та сформувати збалансований підхід до машинного навчання, особливо в роботі комп'ютерного зору.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg style=\"text-align: start;\" src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/148/20-8-geo-targeted-proxies-raising-accuracy-of-machine-learning-models-in-4-effective-methods-pic-ba287d03-d214-4def-897c-9ef167419645.png\" alt=\"Як підвищити точність моделей машинного навчання з орендою проксі\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>3. Крос-валідація\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://learn.microsoft.com/uk-ua/azure/machine-learning/component-reference/cross-validate-model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Крос-валідація\u003C/a> — це спосіб оцінити продуктивність нейронної мережі на новому матеріалі. Існуючі дані розбивають на підмножини. Далі ІІ окремо навчається на вибраних фрагментах, використовуючи інші для перевірки.\u003C/p>\n\u003Cp>Метод допомагає запобігти т. зв. «перенавчанню» або «перепідготовці» (overfitting). «Перепідготовлені» алгоритми занадто чутливі, тому зосереджуються не на основних закономірностях, а на зсуві (bias), шумі та флуктуаціях.\u003C/p>\n\u003Cp>Крос-валідація знижує дисперсію, спрощує модель і різноманітить набори навчальних інформаційних макетів, зібраних через індивідуальні проксі.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>Методами крос-валідації\u003C/strong>\u003C/span> є:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>K-кратна, в кожному циклі тренування вона приймає за контрольну групу новий набір даних. У разі повторної k-кратної перевірки підмножини можуть повторюватися;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевірка з виключенням одного (Leave-One-Out), де кожен фрагмент служить перевірочним один раз;\u003C/li>\n\u003Cli>Стратифікована (Stratified), застосовується при дисбалансі класів, коли їх розміри різняться. Підмножини формуються так, щоб вони були релевантні основному масиву інформації.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Вибір виду крос-валідації залежить від розміру вихідних датасетів та кількості класів у них.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>4. Підвищення якості даних\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Точність машинного навчання безпосередньо залежить від якості інформації, на якій тренується ІІ. Для веб-даних харвестингу одним із способів у 2024 році є \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/obogashhenie-dannyx-pri-pomoshhi-ii-3-scenariya-i-potrebnost-v-arende-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">оренда проксі та збагачення даних\u003C/a> через проміжні сервери. Процедура важлива для аналізу ринкових тенденцій, підвищення помітності сайту в інтернеті, формулювання бізнес-прогнозів та інших випадків роботи з загальнодоступним онлайн-контентом. Інші \u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>стратегії підвищення якості даних \u003C/strong>\u003C/span>— це:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Очищення даних (Data cleaning) — виявлення та видалення пропущених значень, а також пошук зовнішніх показників, здатних спотворювати логіку ІІ;\u003C/li>\n\u003Cli>Дослідницький аналіз даних (EDA) — використання гістограм, коробкових діаграм та інших візуальних способів аналітики. Він застосовується, щоб уточнити розподіл об'єктів у наборах відомостей, уточнити силу взаємозв'язків між функціями та видалити найбільш корельовані;\u003C/li>\n\u003Cli>Робота з несбалансованою інформацією  — вивчення синтетичних даних (згенерованих ІІ) прийомами оверсемплінга та андерсемплінга. Кількість прикладів у класі змінюється, щоб збалансувати їх і \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/rassirennaya-analitika-big-data-s-ii-i-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">підвищити рівень аналітики big data\u003C/a>;\u003C/li>\n\u003Cli>Узгодження форматів — перевірка узгодженості типів даних з їх функціями;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевірка цілісності — виявлення аномалій у вихідних масивах інформації, перевірка на наявність дублікатів.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Згадані схеми підвищення точності машинного навчання не включають в себе генерацію нових функцій, кодування міток тощо. Вони підходять для багаторівневих ІІ-алгоритмів, так само як індивідуальні проксі етичної інфраструктури Dexodata у 2024 році підходять для витягування веб-інформації на корпоративному рівні. Купіть серверні проксі, резидентні або мобільні, задайте обсяг трафіку та налаштуйте автоматизацію в сторонньому ПЗ методами API. \u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=uk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Спробуйте проксі безкоштовно\u003C/a> з повнофункціональним доступом до функцій та геолокацій з більш ніж ста країн, щоб застосовувати найновіші \u003Cspan style=\"color: #34495e;\">\u003Cstrong>техніки підвищення точності ML-моделей\u003C/strong>\u003C/span>.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936343052]